Quienes adquieran conocimientos en este momento en tecnologías cuánticas serán los líderes de la programación en un futuro a corto plazo”

El Quantum Computing ha avanzado rápidamente tanto en la teoría como en la práctica en los últimos años y con ella, la esperanza del impacto potencial en aplicaciones reales. Las computadoras cuánticas son capaces de resolver naturalmente ciertos problemas con correlaciones complejas entre entradas que pueden ser increíblemente difíciles para las computadoras tradicionales. Este Postgraduate certificate analiza en qué situaciones se podría lograr tal “ventaja cuántica”, en el contexto de la analítica avanzada y la inteligencia artificial.

Los modelos de aprendizaje desarrollados en computadoras cuánticas son mucho más potentes para aplicaciones en las la búsqueda de una solución óptima, tanto a nivel de la mejor selección de los hiperparámetros en los algoritmos de aprendizaje automática, como en los casos de optimización de escenarios. Esto es porque permiten una computación mucho más rápida, mejor generalización con menos datos o ambas cosas. Los informáticos que adquieran conocimientos en este momento, en tecnologías cuánticas, serán los líderes de la programación en un futuro a corto plazo.

Además, el alumnado dispone de la mejor metodología de estudio 100% online, lo que elimina la necesidad de asistir presencialmente a clases o tener que exigir un horario predeterminado. De esta manera, en tan solo 6 semanas profundizará en el ámbito de aplicación de la Quantum Computing, entendiendo las ventajas competitivas que aportan, por lo que se posicionará en la vanguardia tecnológica y podrá liderar proyectos ambiciosos en el presente y en el futuro.

Se está experimentando una revolución tecnológica histórica asociada al desarrollo de las nuevas plataformas cuánticas”

Este Postgraduate certificate en Quantum Computing contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Computación Cuántica 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Los sensores y actuadores cuánticos permitirán a los informáticos navegar en el mundo de la nanoescala con notable precisión y sensibilidad”

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá a los profesionales un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual los profesionalers deberán tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contarán con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.

La revolución cuántica ya está en marcha, y las posibilidades que tienes por delante son ilimitadas"

Determina los principales operadores cuánticos y desarrolla circuitos operativos"

A curriculum has been established that offers a broad perspective on Quantum Computing, a technology that has advanced rapidly in both theory and practice in recent years and with it, the hope of potential impact on real applications.This Diploma course provides theoretical and practical insights into the design, development and applications, with a focus on quantum machine learning. 

Delve into the conception, development and applications of Quantum Computing, focusing on quantum machine learning"

Module 1. Quantum Computing. A New Model of Computing

1.1. Quantum Computing

1.1.1. Differences with Classical Computing
1.1.2. Need for Quantum Computing
1.1.3. Quantum Computers Available: Nature and Technology

1.2. Applications of Quantum Computing

1.2.1. Quantum Computing vs. Classical Computing Applications
1.2.2. Contexts of Use
1.2.3. Application in Real Cases

1.3. Mathematical Foundations of Quantum Computing

1.3.1. Computational Complexity
1.3.2. Double Slit Experiment. Particles and Waves
1.3.3. Intertwining

1.4. Geometric Foundations of Quantum Computing

1.4.1. Qubit and Complex Two-Dimensional Hilbert Space
1.4.2. Dirac's General Formalism
1.4.3. N-Qubits States and Hilbert Space of Dimension 2n

1.5. Mathematical Fundamentals of Linear Algebra

1.5.1. The Domestic Product
1.5.2. Hermitian Operators
1.5.3. Eigenvalues and Eigenvectors

1.6. Quantum Circuits

1.6.1. Bell States and Pauli Matrices
1.6.2. Quantum Logic Gates
1.6.3. Quantum Control Gates

1.7. Quantum Algorithms

1.7.1. Reversible Quantum Gates
1.7.2. Quantum Fourier Transform
1.7.3. Quantum Teleportation

1.8. Algorithms Demonstrating Quantum Supremacy

1.8.1. Deutsch´s Algorithm
1.8.2. Shor´s Algorithm
1.8.3. Grover´s Algorithm

1.9. Quantum Computer Programming

1.9.1. My First Program on Qiskit (IBM)
1.9.2. My First Program on Ocean (Dwave)
1.9.3. My First Program on Cirq (Google)

1.10. Application on Quantum Computers

1.10.1. Creation of Logical Gates

1.10.1.1. Creation of a Quantum Digital Adder

1.10.2. Creation of Quantum Games
1.10.3. Secret Key Communication between Bob and Alice

Module 2. Quantum Machine Learning. Future Artificial Intelligence

2.1. Classical Machine Learning Algorithms

2.1.1. Descriptive, Predictive, Proactive and Prescriptive Models
2.1.2. Supervised and Unsupervised Models
2.1.3. Feature Reduction, PCA, Covariance Matrix, SVM, Neural Networks
2.1.4. ML Optimization: Gradient Descent

2.2. Classic Deep Learning Algorithms

2.2.1. Boltzmann Networks. The Machine Learning Revolution
2.2.2. Deep Learning Models. CNN, LSTM, GANs
2.2.3. Encoder-Decoder Models
2.2.4. Signal Analysis Models. Fourier Analysis

2.3. Quantum Classifiers

2.3.1. Quantum Classifier Generation
2.3.2. Amplitude Coding of Data in Quantum States
2.3.3. Encoding of Data in Quantum States by Phase/Angle
2.3.4. High-Level Coding

2.4. Optimization Algorithms

2.4.1. Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)
2.4.2. Variational Quantum Eigensolvers (VQE)
2.4.3. Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO)

2.5. Optimization Algorithms Examples:

2.5.1. PCA with Quantum Circuits
2.5.2. Optimization of Stock Packages
2.5.3. Optimization of logistics routes

2.6. Quantum Kernels Machine Learning

2.6.1. Variational Quantum Classifiers. QKA
2.6.2. Quantum Kernels Machine Learning
2.6.3. Classification Based on Quantum Kernel
2.6.4. Clustering Based on Quantum Kernel

2.7. Quantum Neural Networks

2.7.1. Classical Neural Networks and Perceptron
2.7.2. Quantum Neural Networks and Perceptron
2.7.3. Quantum Convolutional Neural Networks

2.8. Advanced Deep Learning (DL) Algorithms

2.8.1. Quantum Boltzmann Machines
2.8.2. General Adversarial Networks
2.8.3. Quantum Fourier Transformation, Quantum Phase Estimation and Quantum Matrix

2.9. Machine Learning Use Case

2.9.1. Experimentation with VQC (Variational Quantum Classifier)
2.9.2. Experimentation with Quantum Neural Networks
2.9.3. Experimentation with GANS

2.10. Quantum Computing and Artificial Intelligence

2.10.1. Quantum Capacity in ML Models
2.10.2. Quantum Knowledge Graphs
2.10.3. The Future of Quantum Artificial Intelligence

Quantum algorithms are already changing the world of computing. Perform a theoretical-practical analysis of them"